Itinai.com httpss.mj.runwwpnh598ud8 generate a puppy shaped s 734872ce 0c47 4c64 ada7 ef8323d4eca2 2
Animated text centered premium

Лучшие ИИ

Новости о лучших ИИ решениях, новинках машинного обучения, компьютерного зрения, ИИ агентов и больших лингвистических моделей от редакции itinai.ru

  • Itinai.com two developers coding side by side in a minimalist 9e46852c 56ad 43df b8ce 5a8451c13b63 0
    OpenVLThinker-7B: Новая модель для улучшения сложного визуального мышления и пошагового решения задач

    OpenVLThinker-7B: Новая модель для улучшения сложного визуального мышления и пошагового решения задач

    Исследования UCLA: OpenVLThinker-7B Исследователи из Университета Калифорнии в Лос-Анджелесе представили модель OpenVLThinker-7B, основанную на методах обучения с подкреплением, для улучшения сложного визуального мышления и пошагового решения задач в мультимодальных системах. Проблемы существующих моделей Современные модели, интегрирующие обработку изображений и текст, часто не справляются с задачами, требующими многоступенчатого логического вывода. Они могут распознавать объекты, но не […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com lat lay of a medium sized ai business toolkit on a 9b398cfa c8ca 4b2e 9fc2 dc209a9686b9 3
    Создание агента в области Data Science: интеграция Python и Google AI для анализа данных

    Создание агента в области Data Science: интеграция Python и Google AI для анализа данных

    Создание агента по анализу данных: практическое руководство В этом руководстве мы покажем, как интегрировать мощную библиотеку для манипуляции данными Pandas с современными генеративными возможностями Google Cloud с помощью пакета google.generativeai и модели Gemini Pro. Мы создадим среду с необходимыми библиотеками, настроим ключ API Google Cloud и используем функции отображения IPython для интерактивного анализа данных. Установка […] ➡️➡️➡️

  • Adobestock1
    Соната: Прорыв в самообучении для 3D точечных облаков

    Соната: Прорыв в самообучении для 3D точечных облаков

    Введение в Sonata: Прорыв в Обучении Без Учителя для 3D Точечных Облаков Исследования в области 3D обучения без учителя (SSL) сталкиваются с проблемами в создании семантически значимых представлений точек для различных приложений с минимальным контролем. Несмотря на успехи в SSL на основе изображений, существующие методы для точечных облаков ограничены из-за так называемого геометрического укорочения, что […] ➡️➡️➡️

  • Adobestock1
    TxGemma от Google AI: Революция в разработке лекарств с помощью больших языковых моделей

    TxGemma от Google AI: Революция в разработке лекарств с помощью больших языковых моделей

    Введение TxGemma от Google AI Разработка терапевтических средств остается дорогостоящим и сложным процессом с высоким уровнем неудач и длительными сроками разработки. Традиционный процесс открытия лекарств требует обширных экспериментальных проверок, что требует значительных ресурсов и времени. Компьютерные методологии, особенно предсказательное моделирование, стали важными инструментами для оптимизации этого процесса. Что такое TxGemma? TxGemma — это коллекция универсальных […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com high tech business environment multiple monitors d 512a6664 ad59 4de2 8833 f39e2501c27c 3
    Открытый глубокий поиск: революция в поисковых технологиях с открытым исходным кодом

    Открытый глубокий поиск: революция в поисковых технологиях с открытым исходным кодом

    Представляем Open Deep Search (ODS) Open Deep Search (ODS) — это модульная открытая платформа для поиска, которая использует открытые агентские технологии для улучшения поиска и обработки информации. Проблемы закрытых решений Современные технологии поисковых систем, интегрированные с большими языковыми моделями (LLM), в основном ориентированы на закрытые решения, такие как Google и GPT-4. Эти системы, хотя и […] ➡️➡️➡️

  • Adobestock1
    Эффективная оценка глубины из одного изображения с использованием модели Intel MiDaS на Google Colab

    Эффективная оценка глубины из одного изображения с использованием модели Intel MiDaS на Google Colab

    Внедрение модели глубины с использованием Intel MiDaS на Google Colab Оценка глубины с использованием одной камеры предполагает прогнозирование глубины сцены из одного изображения RGB. Это важная задача в области компьютерного зрения с широким спектром применения, включая дополненную реальность, робототехнику и понимание 3D-сцен. В данном руководстве мы реализуем модель Intel MiDaS, разработанную для высококачественного прогнозирования глубины […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com a split screen photorealistic image of two compute 3f3c3d48 14eb 458c bcf3 739369f920b8 2
    TokenBridge: Оптимизация представления токенов для визуальной генерации

    TokenBridge: Оптимизация представления токенов для визуальной генерации

    TokenBridge: Мост между непрерывными и дискретными токенами в визуальной генерации Автогенеративные модели визуальной генерации стали революционным подходом к синтезу изображений, заимствовав механизмы предсказания токенов из языковых моделей. Эти инновационные модели используют токенизаторы изображений для преобразования визуального контента в дискретные или непрерывные токены. Такой подход позволяет гибкую мультимодальную интеграцию и адаптацию архитектурных новшеств из исследований больших […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it company office background blured photography by 12fe5e49 d0a5 47b8 a36f 0071089d22c3 0
    Колмогоровский тест: новый стандарт оценки моделей генерации кода для эффективной компрессии данных

    Колмогоровский тест: новый стандарт оценки моделей генерации кода для эффективной компрессии данных

    Введение в Kolmogorov-Test Данная статья представляет Kolmogorov-Test, новый стандарт для оценки языковых моделей, генерирующих код, на основе концепции сжатия как интеллекта. Что такое сжатие и его значение Сжатие данных — это основа вычислительной интеллекции. Оно связано с теорией сложности Колмогорова, определяющей минимальную программу для воспроизведения заданной последовательности. В отличие от традиционных методов сжатия, которые ищут […] ➡️➡️➡️

  • Adobestock1
    CaMeL: Новая Защита для Больших Языковых Моделей от Атак Внедрения Команд

    CaMeL: Новая Защита для Больших Языковых Моделей от Атак Внедрения Команд

    Предложение CaMeL от исследователей Google DeepMind Исследователи Google DeepMind разработали CaMeL — надежную защиту, создающую защитный слой вокруг больших языковых моделей (LLM), обеспечивая безопасность даже в условиях возможных атак на исходные модели. Проблема уязвимости LLM Большие языковые модели становятся важной частью современных технологий, однако они подвержены атакам с внедрением команд. Эти атаки могут использоваться злоумышленниками […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it development details code screens blured futuris ee00b4e7 f2cd 46ad 90ca 3140ca10c792 2
    Модульная система PLAN-AND-ACT: Эффективное планирование для веб-агентов на основе ИИ

    Модульная система PLAN-AND-ACT: Эффективное планирование для веб-агентов на основе ИИ

    Введение в PLAN-AND-ACT Данная статья представляет модульную структуру PLAN-AND-ACT для долгосрочного планирования в веб-агентах на базе языковых моделей. Большие языковые модели становятся основой для новых цифровых агентов, способных выполнять сложные задачи в интернете. Сложности выполнения задач Агенты должны не только интерпретировать пользовательские инструкции, но и адаптироваться к динамическим условиям. Успех в таких задачах, как бронирование […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it company office background blured chaos 50 v f378d3ad c2b0 49d4 9da1 2afba66e1248 0
    DeepSeek-V3-0324: Новый уровень производительности ИИ на Mac Studio

    DeepSeek-V3-0324: Новый уровень производительности ИИ на Mac Studio

    DeepSeek AI представляет DeepSeek-V3-0324: Высокая производительность на Mac Studio Искусственный интеллект (ИИ) продолжает стремительно развиваться, но многие организации сталкиваются с проблемами в создании высокопроизводительных и экономически эффективных моделей. Разработка крупных языковых моделей (LLMs) требует значительных вычислительных ресурсов и финансовых вложений, что может быть неподъемным для многих компаний. Решение от DeepSeek AI DeepSeek AI выпустила DeepSeek-V3-0324, […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it company office background blured photography by 0b545732 d29f 4839 a448 751a77ba1563 3
    Понимание и снижение уровней неудач в многоагентных системах на основе LLM

    Понимание и снижение уровней неудач в многоагентных системах на основе LLM

    Понимание и минимизация режимов отказа в многопользовательских системах на основе LLM Несмотря на растущий интерес к многопользовательским системам (MAS), где несколько агентов на основе LLM работают над сложными задачами, их эффективность остается ограниченной по сравнению с одноагентными системами. MAS исследуются в программной инженерии, открытии лекарств и научных симуляциях, однако они часто сталкиваются с неэффективностью координации, […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com high tech business environment multiple monitors d 512a6664 ad59 4de2 8833 f39e2501c27c 1
    Google представил Gemini 2.5 Pro: революционная AI-модель для решения сложных задач

    Google представил Gemini 2.5 Pro: революционная AI-модель для решения сложных задач

    Введение в Gemini 2.5 Pro Experimental Google представила Gemini 2.5 Pro Experimental — современную модель ИИ, которая превосходит в области логического мышления, программирования и мультимодальных возможностей. Эта модель решает важные задачи, связанные с эффективным решением сложных проблем, генерацией точного кода и обработкой различных форм данных. Преимущества Gemini 2.5 Pro Gemini 2.5 Pro создан для работы […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 3
    Современная оценка позы человека: реализация с MediaPipe и OpenCV

    Современная оценка позы человека: реализация с MediaPipe и OpenCV

    Внедрение кода для продвинутой оценки человеческой позы с использованием MediaPipe, OpenCV и Matplotlib Оценка позы человека — это передовая технология компьютерного зрения, которая преобразует визуальные данные в полезные инсайты о движении человека. Используя современные модели, такие как MediaPipe и BlazePose, а также мощные библиотеки, такие как OpenCV, разработчики могут отслеживать ключевые точки тела с беспрецедентной […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it company office background blured photography by 2f4c6499 6d9f 413b 8dd8 10c4ad53e96c 0
    RWKV-7: Эффективное Моделирование Последовательностей на Основе Рекуррентных Нейронных Сетей

    RWKV-7: Эффективное Моделирование Последовательностей на Основе Рекуррентных Нейронных Сетей

    RWKV-7: Прогресс рекуррентных нейронных сетей для эффективного моделирования последовательностей Автогрессивные трансформеры стали ведущим подходом в моделировании последовательностей благодаря своей способности к обучению в контексте и параллельной тренировке с использованием softmax-внимания. Однако, softmax-внимание имеет квадратичную сложность в зависимости от длины последовательности, что приводит к высоким затратам по вычислениям и памяти, особенно для длинных последовательностей. Хотя оптимизации […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it development details code screens blured futuris c6679a58 04d0 490e 917c d214103a6d65 1
    Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Новый уровень в моделировании языков и визуальных данных для бизнеса

    Qwen2.5-VL-32B-Instruct: Новый уровень в моделировании языков и визуальных данных для бизнеса

    Qwen представляет Qwen2.5-VL-32B-Instruct В быстро развивающейся области искусственного интеллекта модели «видео-язык» (VLM) стали важными инструментами, позволяя машинам интерпретировать и генерировать инсайты на основе визуальных и текстовых данных. Несмотря на достижения, остаются задачи по балансировке производительности модели и вычислительной эффективности, особенно при развертывании крупных моделей в условиях ограниченных ресурсов. Преимущества Qwen2.5-VL-32B-Instruct Qwen выпустил Qwen2.5-VL-32B-Instruct, модель VLM […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it company office background blured photography by 41bad236 c948 453e 803a 7165a764e0bf 2
    Извлечение структурированных данных с LangChain и Claude 3.7: пошаговое руководство для бизнеса

    Извлечение структурированных данных с LangChain и Claude 3.7: пошаговое руководство для бизнеса

    Решения по Извлечению Структурированных Данных Введение Откройте возможности извлечения структурированных данных с помощью LangChain и Claude 3.7 Sonnet, преобразуя сырые текстовые данные в полезные инсайты. Этот учебник сосредоточен на отслеживании вызовов инструментов LLM с использованием LangSmith, что позволяет осуществлять отладку и мониторинг производительности вашей системы извлечения в реальном времени. Установка необходимых пакетов Сначала необходимо установить […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com a website with a catalog of works by branding spec dd70b183 f9d7 4272 8f0f 5f2aecb9f42e 0
    Космос-Reason1: Новая Эра Искусственного Интеллекта для Физического Рассуждения

    Космос-Reason1: Новая Эра Искусственного Интеллекта для Физического Рассуждения

    Введение в Cosmos-Reason1 от NVIDIA Искусственные интеллектуальные системы, предназначенные для работы в физических условиях, требуют не только восприятия, но и способности рассуждать о объектах, действиях и последствиях в динамичных реальных средах. Такие системы должны понимать пространственные отношения, причинно-следственные связи и последовательность событий во времени. Проблемы существующих моделей Существующие модели, такие как LLaVA, GPT-4o и Gemini […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 74e4829b a652 4689 ad2e c962916303b4 1
    TokenSet: Новый подход к семантической визуализации изображений

    TokenSet: Новый подход к семантической визуализации изображений

    TokenSet: Инновационная структура для семантически осознанного визуального представления TokenSet: Инновационная структура для семантически осознанного визуального представления Стратегия визуальной генерации изображения следует двухступенчатому подходу: сначала сжимает визуальные сигналы в скрытые представления, затем моделирует их низкоразмерные распределения. Однако традиционные методы токенизации применяют одинаковые коэффициенты сжатия для различных областей изображения, что не учитывает семантическое разнообразие. Например, в изображении […] ➡️➡️➡️

  • Itinai.com it company office background blured chaos 50 v 74e4829b a652 4689 ad2e c962916303b4 1
    Лира: Эффективная субквадратичная архитектура для моделирования биологических последовательностей

    Лира: Эффективная субквадратичная архитектура для моделирования биологических последовательностей

    Эффективная архитектура Lyra для моделирования биологических последовательностей Глубокие нейронные сети, такие как CNN и Transformers, значительно продвинули моделирование биологических последовательностей, однако их применение ограничено высокими вычислительными затратами и необходимостью больших объемов данных. Архитектура Lyra предлагает решение этих проблем, обеспечивая эффективное моделирование с меньшими затратами. Проблемы существующих моделей Хотя CNN хорошо справляются с локальными паттернами последовательностей, […] ➡️➡️➡️